MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1883628869 · doi:10.1002/kpm.1434

The Financial Crisis of Banks (Before, During and After): An Intellectual Capital Perspective

2014· article· en· W1883628869 sur OpenAlexaff
Carla Curado, Maria João Guedes, Nick Bontis

Notice bibliographique

RevueKnowledge and Process Management · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIntellectual Capital and Performance Analysis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntellectual capitalFinancial crisisGeneralizability theoryPortugueseCapital (architecture)Financial capitalArgument (complex analysis)Perspective (graphical)BusinessEconomicsFinanceHuman capitalEconomic growthPsychologyMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this paper is to evaluate the link between intellectual capital components and financial performance across three temporal periods on either side of a financial crisis. The study offers a longitudinal approach, combining two data collecting methods. A survey on intellectual capital components was administered during the initial period followed by objective performance ratios in subsequent time periods (covering pre, during and post‐financial crisis analysis). Regarding the three periods in the study, evidence seems to support the argument that intellectual capital scores are good predictors of future banking performance. One bank in particular that was ranked very low in 2005 intellectual capital scores eventually failed to survive autonomously. By 2012, it was forced to be rescued by governmental aid using public funds. Generally speaking, we can argue that intellectual capital average scores are good predictors of future banking performance. The study's generalizability is limited to the Portuguese banking industry. This is the first academic research study to evaluate the link between intellectual capital and the financial performance of banks across three temporal periods: 2005–2006 (pre‐crisis), 2007–2008 (during crisis), and 2009–10 (post‐crisis). Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueKnowledge and Process ManagementMême sujetIntellectual Capital and Performance AnalysisTravaux en français237 207